Stata入门：两组计量资料平均水平的统计检验

"本资源主要介绍了如何使用Stata进行两组计量资料平均水平的统计检验，特别是配对设计的情况。文档详细讲解了如何判断数据是否符合正态分布，以及如何进行配对t检验。" 在Stata的基本操作和数据分析入门中，第四讲重点关注的是两组计量资料的平均水平比较，特别是涉及配对设计的情况。配对设计通常用于比较同一对象在不同处理条件下的差异，例如，治疗前后的指标变化。在这种设计中，每对数据之间存在关联，因此需要特殊的统计检验方法。 首先，我们关注的是如何选择合适的统计方法。当配对的差值满足近似正态分布时，配对t检验是首选。对于小样本且差值呈明显偏态分布的情况，匹配的配对秩符号检验（matched-pairs signed-rank test）是更合适的选择。文档中给出的一个例子是10例男性矽肺患者的血红蛋白水平，通过克矽平治疗前后的对比。 在实际分析中，我们首先需要生成配对差值的变量。在Stata中，可以通过`gend=x1-x2`命令来创建一个新的变量d，其中x1和x2分别代表治疗前后的血红蛋白值。接下来，为了确认这些差值是否符合正态分布，我们可以使用`sktestd`命令进行正态性检验。在这个例子中，正态性检验的P值为0.40189，大于0.05的显著性水平，因此我们不能拒绝原假设，即资料近似服从正态分布。 在确认差值符合正态分布后，我们可以进行配对t检验。使用`ttestd=0`命令，其中d是我们之前生成的差值变量，而0是我们希望测试的假设值。在这个例子中，我们测试的零假设是差值d的平均值等于0，即治疗前后没有差异，而备选假设是d的平均值不等于0，即存在显著差异。测试结果给出了差值d的平均值、标准误差、标准差以及95%置信区间，显示了治疗后血红蛋白平均下降了0.6799999g/dL，这个差异在统计学上可能是显著的。 总结来说，本讲重点讲述了如何在Stata中进行配对设计的平均水平检验，包括如何判断数据正态性，以及执行配对t检验。这对于理解和应用Stata进行医学研究、临床试验以及其他领域中的配对数据分析具有重要的指导意义。通过这样的分析，我们可以评估不同处理对同一对象的影响，从而得出科学的结论。